IA E TENDÊNCIAS DIGITAIS EM ENGAJAMENTO DO CLIENTE PARA 2026
Progresso e pressões no engajamento do cliente viabilizado por IA
Dentro do relatório da Adobe sobre IA e tendências digitais em engajamento do cliente para 2026.
A IA agêntica está transformando as interações com clientes, mas também expõe a lacuna entre ambição e realidade. As organizações estabelecem expectativas ousadas para personalização em tempo real, mas o sucesso depende de eliminar as lacunas em preparação de dados, infraestrutura de análise e alinhamento entre equipes de liderança e execução.
O relatório deste ano revela insights sobre como as marcas não apenas reconhecem o potencial da IA agêntica, mas também notam seus resultados. Ele explora dados como:
- Em que tipos de interações com clientes a IA agêntica vai ser usada: 62% das empresas planejam usá-la para engajamento conversacional com clientes nos próximos 18 meses.
- Que fatores impedem as empresas de implantar em grande escala: apenas 39% têm uma plataforma de dados em tempo real compartilhada capaz de suportar uma implantação em grande escala da IA agêntica.
- A falta de alinhamento entre executivos e profissionais: apenas 21% das empresas dizem que executivos e profissionais compartilham a mesma estratégia em relação à IA.
IA E TENDÊNCIAS DIGITAIS EM ENGAJAMENTO DO CLIENTE PARA 2026
Progresso e pressões no engajamento do cliente viabilizado por IA
A IA agêntica está estabelecendo um novo padrão para o engajamento do cliente, aumentando as expectativas em relação à personalização em tempo real. Mas o relatório IA e tendências digitais em engajamento do cliente deste ano mostra que a maioria das organizações ainda não têm os dados, as capacidades analíticas ou o alinhamento necessários para acompanhar esse ritmo, destacando a importância de preparar a organização para crescer em grade escala.
Vá para as seções principais e conheça os insights sobre
engajamento do cliente
Introdução
As marcas estão avançando em direção a um futuro onde a IA agêntica gerencia a maior parte das interações com clientes e fluxos de trabalho operacionais, levando ao aumento da produtividade dos funcionários e resultados criativos. No entanto, nossa pesquisa global com 3.000 executivos e profissionais para o relatório IA e tendências digitais de 2026 da Adobe mostra que o afã pela personalização em grande escala viabilizada por IA e em tempo real é muito maior do que a preparação das organizações.
Poucos têm a qualidade dos dados, perfis harmonizados ou estruturas de análise necessárias para escalar seus investimentos em IA. Embora a IA já esteja levando a melhorias nos principais fluxos de trabalho de marketing, as equipes lutam para traduzir esses benefícios em retornos quantificáveis para a liderança. O desalinhamento persistente na estratégia de IA entre executivos e profissionais do dia a dia apenas agrava esses desafios. Para escalar efetivamente o engajamento orientado por IA, as organizações devem focar em fechar três lacunas simultaneamente: preparação de dados, infraestrutura de medição e alinhamento executivo-profissional.
Seção 1
Marcas se desdobram para oferecer personalização em tempo real em meio às deficiências da maturidade digital
As organizações estão apostando pesado na personalização em tempo real como o futuro da experiência do cliente (CX), ao mesmo tempo em que reconhecem que suas capacidades digitais atuais podem não estar equipadas para oferecer tal personalização em grande escala.
Mais da metade das organizações cita fornecer experiências mais personalizadas aos clientes como uma meta principal de investimento em IA nos próximos 18 meses, superando outras prioridades como automatizar tarefas repetitivas e fluxos de trabalho, melhorar a qualidade e a governança dos dados, bem como acelerar a criação de conteúdo (Figura 1). Quando questionadas sobre o que definirá a CX inovadora nos próximos dois a três anos, 80% apontam para experiências altamente personalizadas que antecipam as necessidades do cliente em tempo real.
Seção 2
O entusiasmo pela IA agêntica é maior do que a preparação para sua implantação
As marcas estão definindo cronogramas agressivos para a IA agêntica, mas o andamento atual da implantação aponta para uma realidade mais desigual. Menos de um terço das organizações passou do estágio piloto para a implantação organizacional ou interfuncional da IA agêntica no atendimento ao cliente (30%), uma área que muitas esperam automatizar em breve. Ainda menos organizações implantaram a IA agêntica no mesmo grau na criação de conteúdo e ativação de marketing (22%) e personalização e recomendação (18%).
Apesar do avanço limitado na expansão da IA agêntica, a maioria das marcas prevê que a tecnologia será responsável direta por uma parcela considerável de todas as interações nos pontos de contato com clientes. Nos próximos 18 meses, mais de três quartos acreditam que a IA agêntica gerenciará pelo menos metade de todas as interações de atendimento ao cliente. Elas mantêm expectativas similares para o papel da IA agêntica no suporte pós-compra, vendas e transações com clientes, e engajamento conversacional (Figura 2). Essas aspirações sobre o crescente papel da IA agêntica no engajamento com clientes vão além da escala: 42% das marcas também planejam criar personalidades distintas de agentes de IA para diferentes públicos. Isso aponta para uma reinterpretação mais ampla de como os clientes usam os pontos de contato impulsionados por IA.
Os planos para a IA agêntica são igualmente ousados quando se trata de otimizar processos internos. No mesmo período, as organizações esperam que a IA agêntica auxilie funcionários com pesquisa e recuperação de conhecimento (69%), automatize tarefas rotineiras de atendimento ao cliente (63%), auxilie o marketing com orquestração de campanha (52%) e crie conteúdo para campanhas de marketing (44%).
Essas ambições demonstram claramente que as marcas são otimistas quanto aos benefícios transformadores que a IA agêntica pode oferecer. Quase dois terços (63%) acreditam que ela permitirá que a organização se concentre mais na estratégia e no trabalho criativo, e 47% vão além, afirmando que empresas que não adotarem a IA agêntica se tornarão obsoletas. Cerca de um terço já está priorizando o investimento em IA agêntica em relação a abordagens mais amplamente adotadas, como a IA generativa. No entanto, como sugere a lacuna entre convicção e implantação, levar a IA agêntica da experimentação à escala exigirá que as organizações enfrentem várias barreiras operacionais que a ambição por si só não consegue resolver.
Seção 3
Dados harmonizados são um pré-requisito para o engajamento impulsionado por IA
A IA pode ajudar as organizações a alcançar a visão de personalização em tempo real em grande escala, mas dados fragmentados são uma grande barreira para a implementação. A maioria não estabeleceu as bases de dados (ou seja, qualidade, harmonização e acessibilidade) necessárias para tornar os aplicativos de IA eficazes.
Uma parcela considerável das organizações continua não atendendo os pré-requisitos básicos. Apenas 44% afirmam que a qualidade e a acessibilidade dos dados são atualmente adequadas para IA, e quase a metade diz que a capacidade de avançar nas iniciativas de IA é limitada pelo nível atual de unificação e estrutura de dados.
Uma porcentagem menor está preparada para a IA agêntica. Apenas 39% têm uma plataforma de dados em tempo real compartilhada capaz de apoiar a adoção generalizada da IA agêntica, e somente 44% têm regras e processos claros de gerenciamento de dados para a tecnologia. Quando solicitadas a identificar os principais desafios de implementação, 75% citam integração e qualidade dos dados, à frente da falta de talentos (71%) e ROI pouco claro (68%). Sem uma base sólida de dados, as organizações terão dificuldades para implantar a IA agêntica para gerenciar com eficiência tarefas como gerar segmentos de público-alvo, criar visões gerais completas do perfil dos clientes e fornecer atualizações de engajamento em tempo real.
O investimento em infraestrutura reflete a mesma disparidade. Embora 89% das organizações tenham investido em tecnologia de nuvem para IA generativa, apenas 51% fizeram isso para IA agêntica. O contraste é ainda maior para integração de sistemas: 72% têm ferramentas para conectar diferentes softwares e sistemas para casos de uso de IA generativa, comparado a apenas 37% no caso de IA agêntica. E apenas 39% afirmam ter uma base harmonizada de dados de clientes capaz de extrair insights dos dados gerados por seus agentes de IA e interfaces conversacionais, sugerindo que a maioria das organizações ainda não consegue interpretar de maneira significativa o que seus aplicativos de IA estão realmente fazendo.
Seção 4
A IA está oferecendo benefícios, mas quantificar o valor continua sendo um desafio
As equipes relatam ganhos significativos com seus aplicativos de IA — especialmente IA generativa — mas poucas desenvolveram as estruturas de medição necessárias para demonstrar formalmente o ROI da tecnologia à liderança.
Quase dois terços das organizações identificaram casos de uso práticos e de alto valor para IA, e quase metade já está usando IA agêntica ou generativa para design de jornadas e ativação omnicanal para alcançar personalização em grande escala. A IA generativa, em particular, já está ganhando força em diversos fluxos de trabalho e operações. A maioria das organizações afirma ter melhorado o volume e velocidade da geração de ideias e produção de conteúdo, permitido que equipes não criativas gerem conteúdo, aumentado a produtividade dos funcionários e aprimorado a tomada de decisões baseada em dados (Figura 3).
Apesar da percepção generalizada desses benefícios, demonstrar o valor da IA continua sendo um desafio constante. Embora as organizações classifiquem a satisfação e a fidelidade do cliente (ex.: Net Promoter Score, retenção, churn) como os indicadores mais importantes do sucesso da IA para a liderança, à frente do crescimento de receita e da redução de custos, mais da metade (56%) relata que a liderança avalia os resultados da IA puramente através de uma perspectiva financeira. Essa desconexão é intensificada pelo fato de que 52% das organizações têm dificuldade para demonstrar retornos mensuráveis dos investimentos em IA usando qualquer métrica relacionada à CX, deixando o caso difícil de defender em qualquer frente.
Implícita em ambos os desafios está a falta de infraestrutura formal de medição. Apenas 44% implementaram uma estrutura para rastrear o ROI e o valor da IA generativa, e somente 31% fizeram isso para IA agêntica. Quase metade (47%) não tem nenhuma estrutura implementada ou não sabe se tem.
Seção 5
Como acabar com a falta de alinhamento entre executivos e profissionais
Organizações em melhores condições para oferecer engajamento impulsionado por IA são aquelas em que executivos e profissionais compartilham uma visão estratégica clara. No entanto, apenas 21% das organizações relatam que seus executivos e profissionais que usam IA diariamente estão muito alinhados na estratégia de IA. Quase metade (47%) descreve o alinhamento como parcial, e quase um terço relata desalinhamento total.
De acordo com as organizações que sofrem essa falta de alinhamento, o desalinhamento é impulsionado por fatores como resistência à mudança ou adoção de tecnologia (52%), comunicação insuficiente dos objetivos e estratégias de IA (52%), envolvimento limitado de profissionais no planejamento estratégico (39%) e medição pouco clara do valor e do ROI da IA (39%). Onde há alinhamento, ele é gerado com base na comunicação clara dos objetivos da IA (72%), planejamento e tomada de decisões colaborativos (69%) e forte apoio da liderança (59%).
O falta de alinhamento também traz consequências para a força de trabalho como um todo. Mais da metade (57%) das organizações afirma que a IA está mudando funções e fluxos de trabalho mais rapidamente do que a capacidade dos funcionários para se adaptar, e 58% dizem que funcionários que não adotarem a IA ficarão para trás. Sem alinhamento entre as pessoas que definem a estratégia de IA e aquelas que a executam no dia a dia, nenhum grupo estará bem posicionado para aproveitar todo o potencial da IA.
Seção 6
Principais insights e próximos passos
As marcas estão convencidas do potencial da IA agêntica para transformar como engajam os clientes, desde a orquestração de campanhas entre canais e tomada de decisões em tempo real na jornada até a otimização contínua impulsionada por análise gerada por IA. Essas transformações podem impulsionar resultados críticos de negócios: reduzir o churn, aumentar a retenção, oferecer personalização contínua e acelerar o crescimento.
Mas muitas carecem das bases estruturais e preparação operacional, incluindo estruturas sólidas de medição, infraestrutura unificada de dados e alinhamento entre executivos e profissionais, para acompanhar essas ambições.
As organizações podem tomar medidas essenciais para eliminar essas lacunas e aumentar o engajamento em grande escala impulsionado por IA:
- Fortalecer a infraestrutura de dados para tornar a IA agêntica eficaz. Melhorar a qualidade, harmonização e acessibilidade dos dados para que aplicações da IA façam a transição bem-sucedida da fase piloto para a fase de personalização em tempo real em grande escala.
- Formalizar as estruturas de medição para comprovar o valor da IA. Definir como o sucesso da IA será avaliado tanto em métricas financeiras quanto de experiência do cliente antes de expandir a IA agêntica.
- Conectar a visão de IA da liderança com as realidades da força de trabalho. Estabelecer planejamento colaborativo, objetivos claros e treinamento da equipe para que a ambição estratégica se transforme em execução coerente no dia a dia.
APÊNDICE 1
Metodologia de pesquisa
Recomendado para você
